自動機械学習（AutoML）市場-2023年から2028年までの予測

自動機械学習市場規模は、2021年に6億5,380万5,000米ドルとなり、CAGR 44.14％で成長し、2028年には84億5,098万1,000米ドルに達すると予測されています。

自動機械学習（AutoML）は、人工知能（AI）アルゴリズムを使用して、機械学習モデルの構築、最適化、展開のプロセスを自動化するプロセスです。企業が最小限の人的介入で予測モデルを自動的に構築することを可能にする技術です。AutoML製品の需要が高まっているのは、データサイエンティストへの適切なアクセスがなかったり、機械学習の専門知識が限られていたりする企業が、顧客や製品、その他の重要なビジネス指標について、より良い予測を迅速かつ容易に行うための正確なモデルを作成する上で、AutoMLが機知に富み、有用であることに起因しています。AutoMLは、モデルのパフォーマンスを最適化するために必要な特徴エンジニアリングとハイパーパラメータのチューニングを同時に設計することで、与えられたタスクに最適なMLアルゴリズムの選択を自動化します。さらに、生産ユースケースをサポートするためのモデルのデプロイとスケーリングを自動化することもできます。AutoML市場の成長は、スピード、効率、精度が強化された機械学習ソリューションに対するニーズと、データサイエンスの専門家が不足している現状や、業界全体でAIやクラウドサービスの導入が進んでいることが相まって促進されると予想されます。

企業別データ分析と予測のニーズの高まり。

企業によって生成・収集されるデータ量の膨大な増加は、データ分析と予測モデルに対する需要を増大させています。AutoMLソリューションは、企業がこのデータを迅速、効率的かつ正確に処理するのに役立ち、データから価値ある洞察を引き出すことを可能にするため、AutoML市場拡大の機会を生み出しています。例えば、ペイパル社は、H2O.aiのAutoMLツールの採用により、不正検知モデルの効率が89%から94.7%に向上したと報告しています。また、レノボ社の売上予測モデルは、DataRobot社のAutoMLソフトウェアの採用後、精度が7.5%向上しました。さらに、寝具ソリューションを提供するCalifornia Design Den社は、Googleが提供するAutoMLツールを使用することで、在庫の持ち越しを約50%削減しました。

AutoMLソリューションの高コストと限定的なカスタマイズは、依然として大きな課題です。

AutoMLソリューションは高価であるため、様々な中小企業やビジネスがAutoMLソリューションを使用するメリットとコストを比較検討し、投資対効果が十分であることを確認する必要があるため、採用が制限される可能性があります。さらに、AutoMLソリューションは、機械学習モデルの構築に関わる自動化においてカスタマイズが非常に制限されており、カスタマイズされていないAutoMLソリューションを既存のビジネスアプリケーションやワークフローと統合することは困難であるため、効果的にカスタマイズされたAutoMLソリューションを必要とする企業による採用が制限される可能性があります。

プロバイダー別では、ハイテク大手部門がAutoML市場の最も大きな部分を占めています。

グーグル、アマゾン、マイクロソフトのようなハイテク大手は、初期段階で自動化されたMLソリューションの需要が高まっていることを認識し、AutoMLソリューションに多額の投資を行っています。例えば、Microsoft AzureはクラウドベースのAutoMLソリューションを提供しており、企業は豊富な技術的専門知識を必要とせずにカスタム機械学習モデルを構築し、特徴エンジニアリング、アルゴリズム選択、ハイパーパラメータチューニングなど、MLモデル構築に関わるいくつかのタスクを自動化することができます。さらに、これらの企業が提供するソフトウェア・プラットフォームの効率性の向上が、AutoMLプラットフォームの消費を増加させています。

不正検知分野は、自動機械学習市場の用途別シェアの大部分を占めると予想されています。

AutoMLは、データ準備、モデル選択、ハイパーパラメータ、アンサンブル手法などを通じて、BFSIやeコマースなどのさまざまな業界で不正検知のための予測モデルを構築するために広く採用されています。AutoMLは、データのインピュテーション、スケーリング、フィーチャーエンジニアリングなどのデータクリーニングと前処理タスクを実行し、不正検出に使用されるデータが正確で一貫性があることを保証します。さらに、MLモデルのハイパーパラメータをチューニングし、与えられたデータセットでのパフォーマンスを最適化することで、不正検出モデルがロバストであり、新しいデータに対して適切に汎化できることを保証します。様々なeコマースサイトやBFSIで事業を展開する企業におけるオンライン詐欺事件の増加は、詐欺検出ソリューションやモデルに対する高い需要を生み出しているため、予測期間中にこの分野の市場シェアを拡大すると予想されます。例えば、2021年3月のインドの大手銀行会社における不正インシデントは4兆9,200億ルピーに達しました。Indiaforensicの調査によると、2022年9月には3,634億2,000万ルピー増加しました。また、取引・決済サービスを提供する大手企業であるWorldline SAは、2022年にeコマースベンダーが行った総売上高の3.6%に相当する損失が決済詐欺によって生じたと推定しています。

アジア太平洋地域は、自動機械学習市場の大部分を占めており、予測期間中に成長すると予想されています。

同地域の小売・eコマース分野の急速な発展は、AutoML市場の成長を促進すると予想されます。AutoMLソリューションは、小売業界で広く採用されており、顧客データを分析することで、需要予測、顧客セグメンテーション、パーソナライズされたマーケティングのための予測モデルを構築し、小売業者の顧客体験の向上と売上増加を支援しています。

市場動向：

• 2023年3月、TDK株式会社が新たに買収したQeexo社は、組み込みアプリケーションの設計、構築、テストに必要なさまざまなツールを採用したArm（R）アーキテクチャベースのマイクロコントローラ用プログラミングプラットフォームであるArm Keil MDK用の新しい統合自動MLプラットフォームをリリースしました。
• 2022年10月、クラウドプラットフォームを通じてコンプライアンスとセキュリティサービスを提供するQualys Inc.は、クラウドセキュリティ企業であるBlue HexagonのAutoMLとAIソフトウェアの買収を宣言し、Qualys Cloud Platformを利用する消費者にデータ統合とデータ洞察機能を提供します。
• 2021年9月、自動ML技術を製造するBig Squid社がQlik Technologies社に買収されました。この会社は、AutoMLとAI技術を統合することで、Qlik Technologiesが提供する予測分析ソリューションを強化するための統合とデータ分析サービスを提供しています。

目次

第1章 イントロダクション

• 市場概要
• 市場の定義
• 調査範囲
• 市場セグメンテーション
• 通貨
• 前提条件
• 基準年と予測年のタイムライン

第2章 調査手法

• 調査データ
• 調査プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

• 調査ハイライト

第4章 市場力学

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• ポーターのファイブフォース分析
• 業界バリューチェーン分析

第5章 自動機械学習（AutoML）市場：プロバイダー別

• イントロダクション
• オープンソース
• スタートアップ
• ハイテク大手

第6章 自動機械学習（AutoML）市場：用途別

• イントロダクション
• 不正行為の検出
• AMLの検出
• 価格設定
• マーケティング・販売管理
• その他

第7章 自動機械学習（AutoML）市場：地域別

• イントロダクション
• 南北アメリカ
  • 米国
  • その他
• 欧州、中東・アフリカ
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • その他
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • その他

第8章 競合環境と分析

• 主要企業と戦略分析
• 新興企業と市場収益性
• 合併、買収、合意およびコラボレーション
• ベンダー競争力マトリックス

第9章 企業プロファイル

• IBM
• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services
• Oracle
• Alphabet Inc.（Google）
• Databricks
• Qlik
• Akkio Inc.
• Obviously AI, Inc.

The automated machine learning market size was valued at US$653.805 million in 2021 and is expected to grow at a CAGR of 44.14% to reach US$8,450.981 million by 2028.

Automated Machine Learning (AutoML) is a process of using Artificial Intelligence (AI) algorithms to automate the process of building, optimizing, and deploying machine learning models. It is a technology that enables businesses to build predictive models with minimal human intervention automatically. The rising demand for autoML products can be attributed to the resourcefulness and usefulness of autoML in creating accurate models to make better predictions about customers, products, or other important business metrics quickly and easily for businesses that do not have proper access to data scientists or have limited expertise in machine learning to. AutoML works by automating the selection of the best ML algorithms for a given task by simultaneously designing the feature engineering and hyperparameter tuning required to optimize model performance. In addition, it can automate the deployment and scaling of models to support production use cases. The growth of the AutoML market is expected to be driven by the need for machine learning solutions with enhanced speed, efficiency, and accuracy, combined with the existing shortage of data science experts and the increasing adoption of AI and cloud services across industries.

Increasing need for data analysis and prediction by companies.

The massive increase in the amount of data generated and collected by companies is growing the demand for data analysis and prediction models, which is creating an opportunity for the expansion of the autoML market as AutoML solutions help companies to process this data quickly, efficiently and accurately, enabling them to extract valuable insights from their data. For instance, PayPal company reported that the efficiency of its fraud detection model increased from 89% to 94.7% through the adoption of H2O.ai's AutoML tool. In addition, the sales prediction model of Lenovo company witnessed an increase in accuracy by 7.5% after the adoption of autoML software by DataRobot Company. Further, California Design Den, a company providing bedding solutions, lowered its inventory carryover by approximately 50% by using the autoML tool offered by Google.

The high cost and limited customization of autoML solutions remain a significant challenge.

AutoML solutions are expensive, which could restrain their adoption by various small and medium-sized firms and businesses as they need to weigh the benefits of using AutoML solutions against the cost to ensure that the return on investment is sufficient. Further, AutoML solutions are highly limited in customization in automating involved in building machine learning models, which limits their adoption by businesses that require effectively customized AutoML solutions since integrating non-customized AutoML solutions with existing business applications and workflows can be challenging.

By provider, the tech-giants sector holds the most significant portion of the autoML market.

Tech giants like Google, Amazon, and Microsoft have invested heavily in AutoML solutions by recognizing the growing demand for automated ML solutions at the initial stage. For instance, Microsoft Azure offers a cloud-based AutoML solution that enables businesses to build custom machine learning models without requiring extensive technical expertise to automate several tasks involved in building ML models, including feature engineering, algorithm selection, and hyperparameter tuning. Further, the increase in the efficiency of the software platforms offered by these companies is increasing the consumption of their autoML platforms.

The fraud detection segment is expected to have a major share of the automated machine learning market by application.

AutoML is extensively adopted to build predictive models for fraud detection in different industries, such as the BFSI and e-commerce, through data preparation, model selection, hyperparameter, and ensemble methods. AutoML performs data cleaning and preprocessing tasks such as data imputation, scaling, and feature engineering, ensuring that the data used for fraud detection is accurate and consistent. In addition, it can tune the hyperparameters of ML models to optimize their performance on a given dataset to ensure that the fraud detection models are robust and can generalize appropriately to new data. The rising incidents of online fraud in various e-commerce sites and companies operating in the BFSI are expected to increase the market share of this sector over the forecast period as it is generating a high demand for fraud detection solutions and models. For instance, fraud incidents among major banking companies in India in March 2021 amounted to Rs.4.92 trillion. It increased by Rs. 36342 crores during September 2022, as per research conducted by Indiaforensic. In addition, Worldline SA, a leading company offering transaction and payment services, estimated that payment fraud created a loss of 3.6% of the total sales made by e-commerce vendors in 2022.

Asia Pacific region holds a significant portion of the auto machine learning market and is expected to grow in the forecast period.

The rapid advancement of the retail and e-commerce sector in the region is expected to promote the growth of the autoML market as AutoML solutions are being extensively adopted in the retail industry to build predictive models for demand forecasting, customer segmentation, and personalized marketing by analyzing customer data to help retailers improve customer experiences and increase sales.

Market Developments:

• In March 2023, a newly acquired company by TDK Corporation, Qeexo, released a new integrated auto ML platform for Arm Keil MDK, a programming platform for microcontrollers based on the Arm® architecture adopted with different tools required to design, construct, and test embedded applications.
• In October 2022, Qualys Inc., a company providing compliance and security services through its cloud platform, declared the acquisition of autoML and AI software of Blue Hexagon, a cloud security company, to provide data integration and data insight features to consumers using Qualys Cloud Platform.
• In September 2021, Big Squid, a company producing automated ML technology, was acquired by Qlik Technologies. This company offers integration and data analytics services to enhance the predictive analysis solution offered by Qlik Technologies by integrating autoML and AI technology.

Market Segmentation:

By Provider

• Open Source
• Startups
• Tech Giants

By Application

• Fraud Detection
• AML Detection
• Pricing
• Marketing and Sales Management
• Others

By Geography

• Americas
• USA
• Others
• Europe Middle East and Africa
• Germany
• France
• United Kingdom
• Others
• Asia Pacific
• China
• Japan
• South Korea
• Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

• 1.1. Market Overview
• 1.2. Market Definition
• 1.3. Scope of the Study
• 1.4. Market Segmentation
• 1.5. Currency
• 1.6. Assumptions
• 1.7. Base, and Forecast Years Timeline

2. RESEARCH METHODOLOGY

• 2.1. Research Data
• 2.2. Research Process

3. EXECUTIVE SUMMARY

• 3.1. Research Highlights

4. MARKET DYNAMICS

• 4.1. Market Drivers
• 4.2. Market Restraints
• 4.3. Porter's Five Force Analysis
  • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.3.3. Threat of New Entrants
  • 4.3.4. Threat of Substitutes
  • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
• 4.4. Industry Value Chain Analysis

5. AUTOMATED MACHINE LEARNING (AUTOML) MARKET, BY PROVIDER

• 5.1. Introduction
• 5.2. Open Source
• 5.3. Startups
• 5.4. Tech Giants

6. AUTOMATED MACHINE LEARNING (AUTOML) MARKET, BY APPLICATION

• 6.1. Introduction
• 6.2. Fraud Detection
• 6.3. AML Detection
• 6.4. Pricing
• 6.5. Marketing and Sales Management
• 6.6. Others

7. AUTOMATED MACHINE LEARNING (AUTOML) MARKET, BY GEOGRAPHY

• 7.1. Introduction
• 7.2. Americas
  • 7.2.1. USA
  • 7.2.2. Others
• 7.3. Europe, Middle East and Africa
  • 7.3.1. Germany
  • 7.3.2. France
  • 7.3.3. United Kingdom
  • 7.3.4. Others
• 7.4. Asia Pacific
  • 7.4.1. China
  • 7.4.2. Japan
  • 7.4.3. South Korea
  • 7.4.4. Others

8. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

• 8.1. Major Players and Strategy Analysis
• 8.2. Emerging Players and Market Lucrativeness
• 8.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
• 8.4. Vendor Competitiveness Matrix

9. COMPANY PROFILES

• 9.1. IBM
• 9.2. Microsoft Corporation
• 9.3. Amazon Web Services
• 9.4. Oracle
• 9.5. Alphabet Inc. (Google)
• 9.6. Databricks
• 9.7. Qlik
• 9.8. Akkio Inc.
• 9.9. Obviously AI, Inc.